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生物復雜網絡motif發現是一種研究生物網絡的重要方法，它基于復雜網絡的理論研究，以新的視角來研究生命現象和生命機制，但是在處理較大的網絡規模或者需挖掘較大的motif時計算效率低。針對這個問題，在現有串行網絡motif發現算法ESU的基礎上，提出一種基于消息傳遞接口（MPI）的并行化ESU算法。該方法在ESU計算過程中優化了節點值以解決節點值依賴問題，并以ESU算法的子圖發現策略統計各節點子圖數，利用動態規劃策略尋找最佳節點分配策略以解決負載不均衡問題。模擬網絡數據和真實生物網絡數據的實驗結果表明，并行化ESU算法優化了節點值依賴問題，實現了基于動態規劃的負載均衡策略，其運行時間比串行算法縮短了90%，并且該并行算法對不同類型不同規模的網絡都具有較強的適用性，有效地提高了網絡motif發現問題的計算效率。
生物網絡比對對網絡醫學和物種演化等領域的發展有著重大的意義”，其中，一項很重要的研究就是生物網絡motif發現。生物網絡motif發現是指在生物網絡中尋找所有特定大小、拓撲結構一致的子圖 ，它包括在生物網絡中枚舉子圖和計算子圖之間的同構關系等問題。生物網絡motif是生物網絡的基本單元，它所表現的局部性質與網絡的構成機制密切相關，對它的研究可以加深對生物網絡的結構和功能的理解，有助于揭示很多重要的生物學問題;然而精確識別網絡motif 是-個計算復雜度很高的問題，每-一個枚舉的子圖都需要執行同構比較，而子圖之間同構關系的計算-直是NP（ Non-deterministic Polynomial）難問題，無法通過改進算法來降低其時間復雜度。隨著生物網絡研究的規模和motif的大小不斷增大，參與枚舉和同構比較的子圖數呈指數級別的增長，其計算量越來越大，給網絡motif的發現帶來了挑戰。
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